近来几年,由于有监督的深度学习技术飞速迭代进步,很大程度地推动了人工智能应用的发展[1]。基于大规模有标注数据集[2]的出现,才有了有监督学习的深度学习的发展。但是由于手工标注数据集既昂贵又耗时[3]、数据集标注错误难以避免、标注时需要面向领域的专业知识、原始数据质量参差不齐,这些问题严重制约着高质量标注数据的产生。因此,面向实际场景的数据集标注,具有极强的现实意义和研究价值,是一个亟待解决的问题。针对上述问题,本文开发了面向特定应用领域数据集的标注系统。首先,为了提高人工标记的效率和正确率,该系统利用推荐算法,根据标记人员选择的图片,相应地向标记人员推荐最为类似的图片,并根据标记人员的标记进行反复推荐,直到所有标注工作结束;并且运用后续章节提出的标注算法进行图片推荐,辅助人工标注,最终实现图像级别标注的后台框架。其次,随着基于对抗生成网络的图像合成技术的快速发展,为待标注的数据集中混入合成样本提供了契机,为了保证待标注数据的真实性,因此在数据标注之前要进行预处理,需要对待标注数据的真实性进行检测[4];提出了融合人脸检测注意力机制的合成图像检测网络,在不改变全图输入的情况下,将人脸检测网络基于待检测图像获得包含人脸区域的显著性特征图（face map）,融合检测主干网络输出的特征图（feature map）,从而增强人脸区域的特征,抑制非人脸区域的特征,实现对待标注数据中合成样本的自动化清洗;实验结果表明,提出的方法可以准确地检测合成样本,确保了待标注数据集的真实性。其次,进行交互式标注时,针对随机和余弦距离相似度推荐效率低的问题,提出利用Face Net[5]网络提取的人脸特征,基于大间隔最近邻居（large margin nearest neighbor,LMNN）度量建立了“视觉混淆图”的结构,通过“视觉混淆图”系统向标注推荐视觉上最易混淆的图像进行图像级别的标注,达到提升人脸标注过程的效率和正确率的目的。最后,进行图像像素级别标注时,利用基于Deeplab-V2[6]架构极值点交互式标注的方法,标注员输入对象的四个极值点（顶部,底部,左侧和右侧像素）作为标注的指导信息,在卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的输入[7]中向图像添加了一个额外的通道,该通道包含以每个极值点为中心的高斯函数值,以较少的用户输入,获得比经典的交互式像素级别标注方法（例如Grab Cut,Random Walker和i FCN）更好的标注效果。